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龙图腾网获悉安徽建筑大学申请的专利一种基于水下偏振成像与图像分层的水下图像复原方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120689252B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510817295.X，技术领域涉及：G06T5/77；该发明授权一种基于水下偏振成像与图像分层的水下图像复原方法是由金海红;张文杰;王金川;余招旺;肖宁设计研发完成，并于2025-06-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于水下偏振成像与图像分层的水下图像复原方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于水下偏振成像与图像分层的水下图像复原方法，属于水下图像复原领域，包括步骤：首先获取目标三个角度的水下偏振图像，利用斯托克斯矢量表示；然后将水下原图像分为目标层、散射层、噪声层，结合水下偏振成像模型，完成模型重构；再然后在水下偏振成像模型的基础上引入三层先验求得散射层的值，在水下图像中识别梯度为零的区域，提取区域中的最大亮度像素点，计算像素点的平均值作为全局背景光的估计值；最后将水下偏振成像模型中求得的散射光和全局背景光的值代入水下偏振成像模型中，复原出水下图像。本发明通过将水下偏振成像模型与图像分层思想结合，重构基于偏振的水下成像模型，最终复原出清晰的水下图像。

本发明授权一种基于水下偏振成像与图像分层的水下图像复原方法在权利要求书中公布了：1.一种基于水下偏振成像与图像分层的水下图像复原方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤一，水下偏振图像获取：获取目标0度、60度、120度三个角度的水下偏振图像，利用斯托克斯矢量表示、、； 步骤二，水下偏振成像模型建立：根据斯托克斯矢量，将水下原图像用、、表示，将水下原图像分为目标层、散射层、噪声层，结合水下偏振成像模型，完成水下偏振成像模型重构； 步骤三，水下偏振成像模型参数估计：在水下偏振成像模型的基础上引入三层先验求得散射层的值，在水下原图像中识别梯度为零的区域，提取识别区域中的最大亮度像素点，计算提取像素点的平均值作为全局背景光的估计值； 步骤四，水下图像复原：将水下偏振成像模型中求得的散射光、、和全局背景光的值代入水下偏振成像模型中，最终复原出水下图像； 假设散射层在空间上是平滑的，使用二阶拉普拉斯算子来计算的平滑度，通过最小化，以增强的空间平滑度，其中表示拉普拉斯算子； 对应用低通滤波器以获得，然后最小化以满足约束； 引入先验知识后，原始图像被分解为纹理先验、平滑先验和结构先验三个分量，构建并最小化以下成本函数： 8； 其中，、和是控制不同项相对重要性的参数； 和中的每个强度值是正的，并且小于或等于水下原图像中相同位置的强度值，优化问题重新表述为： 9； 公式9中，表示两个矩阵之间的元素不等式； 采用半二次优化技术进行优化，首先引入辅助变量，从纹理先验项中删除项，基于公式5中的模型，用替换，优化问题改写为： 10； 使用惩罚方法来替代公式10中的约束优化问题，首先将惩罚函数定义为： 11； 其中，是等式约束的惩罚参数，；然后通过最小化其惩罚函数得到公式11中原始问题的解： 12； 采用交替方向乘子法ADMM进行优化，ADMM将复杂的联合优化问题转化为一系列可解析处理的子问题，并通过迭代求解以下子问题序列直至收敛，最终获得全局最优解，公式如下： 13； 其中，表示迭代索引。

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